Công cụ Teachable Machine mới của Google sẽ giúp bạn có được những trải nghiệm cơ bản nhất về trí thông minh nhân tạo (AI).
Machine Learning đang là một trong những từ khóa hot nhất của lĩnh vực công nghệ hiện nay. Đã có rất nhiều tài liệu cũng như những bài viết chuyên sâu, cụ thể về vấn đề này. Tuy nhiên, “trăm thấy không bằng một…sờ”, được tự mình trải nghiệm bao giờ cũng mang lại cảm giác rất khác biệt so với những gì mà bạn đọc được hoặc xem được.
Nắm bắt trúng tâm lý đó, Google đã phát triển một tính năng nhỏ có tên Teachable Machine tích hợp trên các trình duyệt web để giúp bạn thực hiện điều này. Teachable Machine sẽ cho bạn thấy những gì mà công nghệ AI hiện đại có thể và không thể làm được một cách chân thực, chính xác nhất.
Cụ thể, Teachable Machine sử dụng webcam của bạn để làm công cụ “dạy học” cho một chương trình AI cơ bản. Chỉ cần click vào các phần “train green/purple/orange”, chương trình này sẽ ghi lại và “học” tất cả những gì lọt vào ống kính webcam của bạn, bao gồm cả đồ vật hay các hoạt động mà bạn tạo ra.
Sau quá trình trên, chương trình AI đó sẽ có khả năng xác định, nhận diện những gì đã được “học”, và bạn có thể xuất ra bất cứ dạng sản phẩm nào mà bạn thích như ảnh động (gif), hiệu ứng âm thanh
Như các bạn có thể thấy từ ví dụ trên đây, người dùng đã “dạy” cho Teachable Machine về các loại cây cảnh trong nhà của họ và xuất ra sản phẩm tương ứng dưới dạng gif. Một số người khác lại sử dụng nó để mô phỏng lại thao tác tay của mình, mỗi động tác lại là một hiệu ứng âm thanh vô cùng độc đáo và sinh động.
Từ đó, chúng ta có thể thấy được những khía cạnh cần thiết để Machine Learning có thể hoạt động hiệu quả. Đầu tiên, công nghệ AI “nạp” kiến thức thông qua ví dụ thức tiễn. Nó sẽ quan sát, ghi lại đặc điểm và sau đó lưu trữ hình ảnh thu được. Thứ hai, để thực hiện quá trình trên, chúng cần phải quan sát rất nhiều ví dụ chứ không chỉ đơn thuần một, hai lần. Và cuối cùng, cũng là điều quan trọng nhất, khả năng thấu hiểu về thế giới thực của chúng vẫn còn hạn chế và có thể bị thay đổi một cách dễ dàng.
Ví dụ như khi “dạy” cho máy về các loại cây cảnh, người dùng thực chất chỉ đưa ra dữ liệu về những mảng màu xanh mờ nhạt cùng những điểm ảnh mơ hồ mà thôi. Ngoài thông tin cơ bản như những loài cây này cần tránh tiếp xúc với ánh nắng mặt trời và cần tưới nước tương đối thường xuyên (do người dùng cung cấp), Teachable Machine hoàn toàn không nhận biết được đó là cây măng tây hay dương xỉ. Tất cả thông tin bên lề đều cần được đưa vào thông qua con đường lập trình riêng biệt.
Trên đây là những điều bạn cần phải ghi nhớ khi tìm hiểu về Machine Learning hay công nghệ AI. Đúng là những lĩnh vực này đang phát triển rất mạnh trong những năm gần đây nhưng phải một thời gian dài nữa, “trí thông minh nhân tạo” mới đạt đến độ thông minh mà chúng ta kỳ vọng.
Nguồn genk.vn